timewindow = caldata.timewindow; runt = caldata.runt; task = caldata.task; dist = caldata.dist; worktime = caldata.worktime; maxload = caldata.maxload; tasknum = length(task);

时间: 2023-08-06 22:02:00 浏览: 160
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EventTime和Watermarks案例分析.pdf

这是一段代码，它的作用是将计算数据（caldata）中的时间窗口（timewindow）、运行时间（runt）、任务（task）、距离（dist）、工作时间（worktime）和最大负载（maxload）等信息分别赋值给变量timewindow、runt、task、dist、worktime、maxload，并计算任务数量（tasknum）。
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然而，代码片段中没有显示这部分，但通常会添加.keyBy()和.timeWindow()方法，定义分组键和窗口大小，然后使用.sum(1)进行聚合，计算每个单词在每个窗口内的总数。 最后，将结果输出到控制台，可以使用....

clc clear close all %% 读入参数 data = readmatrix('c108.txt'); data2 = importdata("c108.txt"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end maxload = data2.data(2); v = 60; runt = dist./v; timewindow = data(2:end,5:6); worktime = data(2:end,7); caldata.runt = runt; caldata.task = task; caldata.dist = dist; caldata.timewindow = timewindow; caldata.worktime = worktime; caldata.maxload = 100;

这段代码是用 MATLAB 读入一个文本文件，并对其中的数据进行处理。具体来说，它读入了名为 "c108.txt" 的文本文件，提取了其中的第二列和第三列作为地点坐标，第四列作为任务编号，第五列和第六列作为任务的时间窗口...

%% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); %从C1_4_4.TXT文本中读取数据 data = data(1:101,:); data2 = importdata("C1_4_4.TXT"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end maxload = data2.data(2); v = 44; runt = dist./v; timewindow = data(2:end,5:6); worktime = data(2:end,7); caldata.runt = runt; caldata.task = task; caldata.dist = dist; caldata.timewindow = timewindow; caldata.worktime = worktime; caldata.maxload = 100; caldata.car1num = 15;请写出上述伪代码

这段伪代码的功能是读取一个名为C1_4_4.TXT的文本文件，提取其中的数据并进行一些计算...14. 将runt、task、dist、timewindow、worktime、maxload等变量存储在一个名为caldata的结构体中，其中car1num变量没有被定义。

task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end maxload = data2.data(2); v = 60; runt = dist./v; timewindow = data(2:end,5:6); worktime = data(2:end,7);的伪代码

// 读入数据 data = 从 'c108.txt' 中读入数据 local_data = 从 data 中提取第2列和第3列 task = 从 data 中提取第4列 tasknum = 计算 task 的长度 ...caldata.worktime = worktime caldata.maxload = 100

object modelE1 { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.开启flink流处理环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) //2.定义kafka的配置 val prop = new Properties() prop.setProperty("bootstrap.servers","192.168.88.102:9092") prop.setProperty("group.id","order-group") //3.添加source（kafka） val stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("hunter",new SimpleStringSchema(),prop)) stream.print() //4.计算过程 val result = stream.map(line=>{ val arr = line.split(",") (arr(2).toDouble,1) }) .keyBy(data=>true) .timeWindow(Time.minutes(1))//开窗 .reduce((oldData,newData)=>(oldData._1+newData._1,oldData._2+newData._2)) .map(total => ("avg",total._1/total._2).toString()) result.print()中的timewindw没有用

其实，代码中的 timeWindow 是用来定义 Flink 流处理中的时间窗口的，它可以对流数据进行分组，并在一定时间范围内对数据进行聚合操作。在这段代码中，timeWindow 用来对流数据进行 1 分钟的时间窗口操作，即每...

//输入数据样例类 case class ApacheLogEvent(ip:String,userId:String,evetTime:Long,method:String,url:String) //窗口聚合结果样例类 case class UrlViewCount(url:String,windowEnd:Long,count:Long) object abc { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) val dataStream = env.readTextFile("D:\\idea\\ideal\\flink-tutorial\\src\\main\\resources\\apache.log") .map(data=>{ val dataArray = data.split(" ") //定义事件转换 20/05/2015:17:05:11 val simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss") val timestamp = simpleDateFormat.parse(dataArray(3).trim).getTime ApacheLogEvent(dataArray(0).trim,dataArray(1).trim,timestamp,dataArray(5).trim,dataArray(6).trim) }) //*1000看是秒还是毫秒 秒*1000 毫秒不乘 .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[ApacheLogEvent](Time.seconds(1)) { override def extractTimestamp(t: ApacheLogEvent): Long = t.evetTime }) .keyBy(_.url) .timeWindow(Time.minutes(10),Time.seconds(5)) //允许60秒的延迟数据去更新 .allowedLateness(Time.seconds(60)) .aggregate(new CountAgg(),new WindowResult()) .keyBy(_.windowEnd) .process(new TopNHotUrls(5)) dataStream.print() env.execute("network flow job") } }

这段代码是一个Scala语言的Flink应用程序的主函数。具体来说，它定义了一个输入数据样例类ApacheLogEvent，它包括了IP地址、用户ID、事件时间、请求方法和URL地址等信息。同时，它还定义了一个窗口聚合结果样例类...

SingleOutputStreamOperator> applyDataStream = dataStreamSource.keyBy(value -> { String[] splitValues = value.getString("key").toString().split(":"); return splitValues[2]; }).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2))).apply(new WindowFunction<JSONObject, List<JSONObject>, String, TimeWindow>() { @Override public void apply(String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector> out) throws Exception { List<JSONObject> output = new ArrayList<>(); input.forEach(s -> { // String topicName = ModelUtil.getConfigValue("ods_kafka_all_data_topicName") + "_" + key; //主题名称 String value = s.getString("value"); TranslateJson translateJson = JSON.parseObject(value, TranslateJson.class); if ("read".equals(translateJson.getType()) || "c".equals(translateJson.getType())) {//新增的数据才同步 使用这种写法优化上面代码

.apply((String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector<List<JSONObject>> out) -> { List<JSONObject> output = new ArrayList(); input.forEach(s -> { String value = s....
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package org.tysfjsj.aaa import java.sql.Timestamp import java.text.SimpleDateFormat import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStateDescriptor} import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector import scala.collection.mutable.ListBuffer

这段代码是一个Scala语言的Flink应用程序的一部分。具体来说，它导入了一些Java和Scala的类和包，包括java.sql.Timestamp、java.text.SimpleDateFormat、org.apache.flink等。这个应用程序使用了Flink的流处理API，...

import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //输入数据的样例类 case class UserBehavior( userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long ) object Test1 { def main(args: Array[String]): Unit = { //flink的流执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设定Time类型为EventTime env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //并发为1 env.setParallelism(1) //获得数据源的文件 val stream = env.readFile[String]( new TextInputFormat(null), "/data/workspace/myshixun/pflinkhotitems1_2/src/UserBehavior1.csv") //********** Begin ********** //********** End ********** stream1.writeAsText("/root/files/result.txt").setParallelism(1) env.execute("获得数据") } }

.timeWindow(Time.minutes(10)) // 设定时间窗口为 10 分钟 .sum(1) // 统计数量 // 输出结果到文件 dataStream.writeAsText("/root/files/result.txt").setParallelism(1) // 执行作业 env.execute("获得...

i = 2; while(i<=tasknum) if tempload + task(path(i))<=maxload %没有超载 temptime = temptime + runt(path(i-1)+1,path(i)+1); realpath = [realpath,path(i)]; %更新时间窗惩罚 if temptime<timewindow(path(i),1) %更新时间窗满意度 earlyspot = [earlyspot,path(i)]; earlytime = [earlytime,timewindow(path(i),2)-temptime]; fit = fit + timewindow(path(i),2)-temptime; elseif temptime>timewindow(path(i),2) delayspot = [delayspot,path(i)]; delaytime = [delaytime,temptime-timewindow(path(i),2)]; fit = fit + temptime-timewindow(path(i),2); end temptime = temptime + worktime(path(i)); tempdist = tempdist + dist(path(i-1)+1,path(i)+1); tempload = tempload + task(path(i)); else %超载了就先回基地，再出发 %保存结果 Car{carnum,1} = realpath; Car{carnum,2} = tempdist; Car{carnum,3} = temptime; Car{carnum,4} = tempload; Car{carnum,5} = earlyspot; Car{carnum,6} = earlytime; Car{carnum,7} = delayspot; Car{carnum,8} = delaytime; %从基地再派一辆车出发 carnum = carnum + 1; temptime = 0; tempdist = 0; tempload = 0; earlyspot = []; earlytime = []; delayspot = []; delaytime = []; realpath = [0,path(i)]; temptime = temptime + timewindow(path(i),2)+ worktime(path(i)); %到第一个点是正好是该点的时间窗口上 tempdist = tempdist + dist(1,path(i)+1); tempload = tempload + task(path(i)); end i = i+1; end %保存结果

这段代码看起来像是一段 MATLAB 代码，它是用来解决一个车辆路径规划问题的。可以看到，它使用了一个 while 循环来遍历路径上的每一个任务，判断是否超载，如果没有超载，就更新时间窗惩罚和相关变量；...

%先根据载客约束和载货约束分出路径，再根据每条路径计算两项成本 fit = 0; Car = {}; temptime = 0; tempdist = 0; tempload = 0; realpath = 0; carnum = 1; %初始时第一辆车出发 realpath = [realpath,path(1)]; earlyspot = []; earlytime = []; delayspot = []; delaytime = []; temptime = temptime + timewindow(path(1),2)+worktime(path(1)); %到第一个点是正好是该点的时间窗口 tempdist = tempdist + dist(1,path(1)+1); tempload = tempload + task(path(1));

同时，记录下每个点的最早到达时间和延迟时间，分别保存到earlyspot、earlytime、delayspot和delaytime中； 最后，根据每条路径的时间延迟和总距离来计算路径的成本，并将成本保存到fit中。 总之，这段代码的功能...

realpath = [0,path(i)]; temptime = temptime + timewindow(path(i),2)+ worktime(path(i)); %到第一个点是正好是该点的时间窗口上 tempdist = tempdist + dist(1,path(i)+1); tempload = tempload + task(path(i));的伪代码

这段代码的功能是将当前车辆的路径中的任务分配到车辆上，如果当前车辆超载了，则将剩余的任务分配到下一辆车上。具体而言，当任务负载没有超过最大负载时，会将该任务的路径、距离、时间和负载等信息添加到当前车辆...

for i=1:b figure(i) X = floor(TimeWindow{i}(end)+5); %得到x轴长度 x = 0:1:X; Y =max(SE(:,2)+5); %得到Y长度 a=min(SE(:,1)); y =0:5:Y; axis([0 X a Y]); %得到时间窗窗口 set(gca,'xtick',x,'ytick',y,'GridLineStyle','-',... 'xGrid','on','yGrid','on'); hold on m = length(Path{i}); %得到每条路径的栅格点数 for j=1:m t = Path{i}(j); %得到具体的栅格点 fill([TimeWindow{i}(j),TimeWindow{i}(j),TimeWindow{i}(j+1),TimeWindow{i}(j+1)],[t-1,t,t,t-1],C(i,:)); hold on xlabel(['time /s'],'Fontsize',12); ylabel(['num'],'Fontsize',12); title(['AGV',num2str(i),' 时间窗'],'Fontsize',12); end end end

这段代码在前面绘制的图形基础上，根据 Path{i} 数组中存储的栅格路径信息，对时间窗口内的区域进行填充。 首先，通过 length(Path{i}) 计算出第 i 条路径的栅格点数量，并使用 for 循环遍历每个栅格点。...

请加宽下面代码中的线条 for j=1:m t = Path{i}(j); %得到具体的栅格点 fill([TimeWindow{i}(j),TimeWindow{i}(j),TimeWindow{i}(j+1),TimeWindow{i}(j+1)],[t-1,t,t,t-1],C(i,:)); hold on

fill([TimeWindow{i}(j), TimeWindow{i}(j), TimeWindow{i}(j+1), TimeWindow{i}(j+1)], [t-1, t, t, t-1], C(i,:)); 在上述代码中，首先使用 plot 函数绘制了四条线段，分别为水平线和垂直线，用来围绕 ...

编写基于ProcessTime 的flink程序，观察滚动窗口的输出结果，并解释原因。 socket 测试数据： java,1 java,2 java,3 ......

.timeWindow(slideInterval) // 滑动窗口 .sum(1); // 对第二个值求和，即计数 // 输出结果 sumCounts.print(); // 执行程序 env.execute("Process-Time Window Example"); } // 这里定义一个内部类Sum...

Exception in thread "main" org.apache.flink.api.common.functions.InvalidTypesException: The return type of function 'main(WindowedMaxScore.java:33)' could not be determined automatically, due to type erasure. You can give type information hints by using the returns(...) method on the result of the transformation call, or by letting your function implement the 'ResultTypeQueryable' interface.

.timeWindow(Time.seconds(10)) .max(1) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)); 在这里，我们使用了Flink的Types类来指定返回类型为Tuple2, Integer>。 另外一种解决方法是让你的函数实现...

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